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Le filtrage d’image transforme les pixels pour réduire bruit, corriger illumination, renforcer structures ou préparer segmentation et détection, en tenant compte de la résolution et de la latence du robot.
Un filtre de lissage atténue variations et bruit en combinant des pixels voisins ; un filtre de contours accentue les changements d’intensité pour localiser limites, arêtes ou transitions.
La taille d’un filtre se choisit selon taille du bruit, détail ou obstacle à préserver, résolution, vitesse du robot et budget de calcul, puis se valide par mesure plutôt que par une valeur universelle.
Pour réduire le bruit sans perdre un petit obstacle, on caractérise sa taille et son contraste, privilégie un filtre préservant les bords, combine plusieurs indices et vérifie les faux négatifs sur des scènes difficiles.
La latence d’un filtre d’image se vérifie en horodatant acquisition, fin de traitement et commande, puis en mesurant délai, gigue et effet sur la stabilité dans les pires charges du calculateur.
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